随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)以微软 OpenAI 为代表,初次问世,为新一次的 AI 革命打响了第一枪。在短短的几个月内,GPT-3.5 和 GPT-4 的加持下,New Bing、Copilot、Cursor 等产品也相继问世,推动了产品开发的新思路。国内厂商也紧随其后,百度文心一言、华为盘古大模型、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型相继发布。
提示工程是一种相对较新的学科,专门用于开发和优化提示,以高效地使用语言模型(LM)来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量,例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
当每个人都在苦苦等待 GPT-4 发布时,OpenAI 却一直迟迟没有消息,仍在修复其前身。这家总部位于旧金山的公司于昨日发布了一个名为 ChatGPT 的新模型,它是 GPT-3 的衍生产品,它以对话的方式进行交互。
来源:运筹or帷幄本文约2200字,建议阅读9分钟ChatGPT的准确性和速度以及处理复杂任务的能力使其成为一种非常有用的工具。 作者信息:宋志刚,中国科学院大学物理学博士 一、引言 ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言生成模型,基于最先进的Transformer技术。它可以理解和生成人类语言,因此可以完成多种文本生成任务,例如问答、对话、文本生成、内容摘要等。它的准确性和速度以及处理复杂任务的能力使其成为一种非常有用的工具。 ChatGPT的技术特点包括: 1)自然语言处理能力:可以理
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开始 我实际上是那种总是会问出愚蠢问题或“不好”问题的大信徒。我一直在问人们一些愚蠢并且完全可以通过谷歌搜索或搜索代码库解决的问题。大多数时候我都不愿意自己去搜索解决,但有的时候我又会无论如何都自己去
提出好的问题是在编写软件时的一个非常重要的技能。这么多年来我对此也算略有小成。这里有一些我用着觉得很棒的指导方针!
ChatGPT,全称“Generative Pretrained Transformer for Chatting”,是美国OpenAI研发的聊天机器人程序chatgpt是做什么的。具体来讲,ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、文案、翻译、视频脚本、代码、论文等任务,且某种程度上专业程度不亚于人工。
可以说上述三条理由都是笔者在为自己这种自私的行为开脱,但是要笔者不情不愿的回答一些“不是问题”的问题,憋屈啊。将心比心,因为知晓己所不欲勿施于人,所以笔者很少提问。即使提问也要斟酌再三,确认无误,确保不是“恼人”的问题。那么,究竟什么样的问题是“恼人”的,甚至“不是问题”的问题,什么问题是“值得回答”的问题呢?
大多数组织都很好地利用了结构化数据(表格、电子表格等),但是很多未开发的业务关键的见解都在非结构化数据中。
2023 年可谓是 AI 元年,随着 GPT 的发布,人工智能正在影响着人们的生活。甚至有些人会焦虑是否自己将会被取代而失业。 据 36 氪,如何看待 AI 代替人类工作? 李彦宏表示,不管有多少工作被替代,这只是整个图景的一部分,另外一部分是,存在我们现在甚至无法想象的更多新机会。做一个大胆预测,十年以后,全世界有50%工作会是提示词工程(prompt engineering),不会写提示词(prompt)的人会被淘汰。
数据湖是非结构化和结构化数据池,按原样存储,没有特定的目的,可以建立在多种技术上,如Hadoop,NoSQL,Amazon Simple Storage Service,关系数据库或各种组合根据一份名为“什么是数据湖”的白皮书,为什么它变得流行? Data Lake允许多点采集和多个数据访问点。 Pentaho公司的创始人詹姆斯·迪克森(James Dixon)在2010年创造了“数据湖”(Data Lake)这个术语,并将其与数据集市(Data Mart) “如果你把数据集市视为瓶装水的存储 - 清洁
如果是人类来回答这个问题,即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答,但对机器来说,除非依赖大量人为制定的规则,回答这样的问题难度堪比“哥德巴赫猜想”。
ChatGPT 的横空出世,让很多人焦虑不已,不过,你完全不需要为此焦虑,因为比 AI 更强大永远是驾驭 AI 为自己所用的人类。
大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习,这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的,也就是说,大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题(可以看到,后面我们所提到的技巧,用到我们日常的交流中也是可以更清晰的表达自己的目的的)。因此,即使我们不进行prompt学习,也可以使用大型语言模型来帮助我们解决问题了。但是,如果想要解决更加专业,更加复杂的问题,就需要我们学习prompt工程,以便更好的让大型语言模型来输出我们想要的结果。
【导读】自然语言对话系统正在覆盖越来越多的生活和服务场景,同时,自然语言对话的理解能力和对精细知识的对话召回率在技术上仍有很大挑战。
对话是人与人之间交换信息的普遍方式。人可以在交流时通过判别对方的语气、眼神和表情判断对方表达的情感,以及根据自身的语言、文化、经验和能力理解对方所发出的信息,但对于只有0(false)和1(true)的计算机来讲,理解人的对话是一件非常困难的事情,因为计算机不具备以上能力,所以目前的语音交互主要由人来设计。有人觉得语音交互设计就是设计怎么问怎么答,看似很简单也很无聊,但其实语音交互设计涉及系统学、语言学和心理学,因此它比GUI的交互设计复杂很多。
魏亦豪 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI GPT-4太强,甚至已经化身“主考官”了! 给其他市面上主流的大模型打分,结果自己给了自己最高分: 95.5。(好,给自己留点努力的空间) 不过随后就没有上90的选手了。就连它的“前辈”ChatGPT(GPT-3.5),它也只给了89.1分。 随后依次是号称最强竞品的Claude、谷歌Bard、UC伯克利出品的小羊驼Vicuna-13B,以及清华系开源模型ChatGLM-6B。 话不多说,速来围观GPT-4到底是如何评测的? 10项能力测评 首先,来看出题人
原作者 Shane Brennan 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 对于数据科学领域的新手来说,以下的十大常见误区每一条都是血与泪的教训。 对于数据科学领域的初学者和职场小白来说,理想往往很美好,现实却很骨感。理想的数据科学世界与现实中遇到的问题之间往往存在着鸿沟。 许多数据分析课程都旨在教授学生编程、统计学、数据整理等方面的基础知识。然而却极少涉及在实际的数据科学工作中会遇到的挑战。 数据分析课程提供了数据和工具,并要求你得到预期的结果。而在实际工作中可能不会给你提
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